(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト解析の方法であって、
知識分野に関連した単語の構造化データファイルを備える、少なくとも1つのシソーラスコンポーネントを備えるワークフローエンジンを備えるプロセッサを使用して、テキストを解析するステップと、
前記テキスト解析を使用して前記テキストの知識フィンガープリントを生成するステップと
を備え、
前記ワークフローエンジンは、複数の処理コンポーネントを備え、
複数の異なる知識フィンガープリントが、前記複数の処理コンポーネントのうちの各々または任意の組合せによって生成される、方法。
【請求項２】
前記複数の処理コンポーネントは、トークン化コンポーネント、文境界検出コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネント、品詞(POS)タグ付けコンポーネント、名詞句抽出コンポーネント、概念抽出コンポーネント、固有表現認識コンポーネント、関係抽出コンポーネント、限量詞検出コンポーネント、または照応解決コンポーネントのうちの2つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した単語の前記構造化データファイルへと構成される知識の分野または知識の1つを表す有効な概念のコンパイルを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した正規化された単語の構造化データファイルを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
テキスト解析のためのシステムであって、
メモリと、
前記メモリと動作可能に接続されたプロセッサと
から成り、前記プロセッサは、
前記メモリに記憶される知識分野に関連した単語の構造化データファイルを備える、少なくとも1つのシソーラスコンポーネントを備えるワークフローエンジンを使用してテキストを解析するように、そして
前記テキスト解析を使用して前記テキストの知識フィンガープリントを生成するように
構成されており、
前記ワークフローエンジンは、複数の処理コンポーネントを備え、
複数の異なる知識フィンガープリントが、前記複数の処理コンポーネントのうちの各々または任意の組合せによって生成される、システム。
【請求項６】
前記複数の処理コンポーネントは、トークン化コンポーネント、文境界検出コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネント、品詞(POS)タグ付けコンポーネント、名詞句抽出コンポーネント、概念抽出コンポーネント、固有表現認識コンポーネント、関係抽出コンポーネント、限量詞検出コンポーネント、または照応解決コンポーネントのうちの2つ以上を含む、請求項5に記載のシステム。
【請求項７】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した単語の前記構造化データファイルへと構成される知識の分野または知識の1つを表す有効な概念のコンパイルを備える、請求項5に記載のシステム。
【請求項８】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した正規化された単語の構造化データファイルを備える、請求項5に記載のシステム。
【請求項９】
テキスト解析のためのコンピュータ読取り可能プログラムコード部分を備えるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ読取り可能プログラムコード部分は、
知識分野に関連した単語の構造化データファイルを備える、少なくとも1つのシソーラスコンポーネントを備えるワークフローエンジンを備えるプロセッサを使用してテキストを解析するための第1の部分と、
前記テキスト解析を使用して前記テキストの知識フィンガープリントを生成する第2の部分と
を備え、
前記ワークフローエンジンは、複数の処理コンポーネントを備え、
複数の異なる知識フィンガープリントが、前記複数の処理コンポーネントのうちの各々または任意の組合せによって生成される、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記複数の処理コンポーネントは、トークン化コンポーネント、文境界検出コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネント、品詞(POS)タグ付けコンポーネント、名詞句抽出コンポーネント、概念抽出コンポーネント、固有表現認識コンポーネント、関係抽出コンポーネント、限量詞検出コンポーネント、または照応解決コンポーネントのうちの2つ以上を含む、請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した単語の前記構造化データファイルへと構成される知識の分野または知識の1つを表す有効な概念のコンパイルを備える、請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記シソーラスコンポーネントは、知識分野に関連した正規化された単語の構造化データファイルを備える、請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、テキストを解析する自然言語処理(Natural Language Processing) (NLP)ワークフローエンジンのシステム、方法およびコンピュータプログラムプロダクト(computer program product)に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願の相互参照
本出願は、参照により本明細書に完全に組み込まれており、そして本明細書の一部分とされている2009年5月14日に出願された米国仮特許出願第61/178,482号の利益と優先権とを主張するものである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本願発明は、テキストを解析する自然言語処理(Natural Language Processing) (NLP)ワークフローエンジンのシステム、方法およびコンピュータプログラムプロダクト(computer program product)を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一態様においては、テキストを解析する自然言語処理(Natural Language Processing) (NLP)ワークフローエンジンのシステム、方法およびコンピュータプログラムプロダクト(computer program product)が、提供される。そのエンジンは、1つまたは複数の独立したNLPコンポーネント(例えば、トークン化(Tokenization)、品詞タグ付け(Part of Speech Tagging)、固有表現認識(Named Entity Recognition))を意味のある処理ワークフローへと組み合わせることができる。さらなる利点は、以下に続く説明の中で部分的に述べられることになり、あるいは実践によって学習されることが可能である。利点は、特に添付の特許請求の範囲の中で指摘される要素と組合せとを用いて実現され、そして達成されるであろう。上記の一般的な説明と以下の詳細な説明との両方は、例示的で説明的なものであるにすぎず、特許請求の範囲のように限定的なものではないことを理解すべきである。
【０００５】
ここに組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、実施形態を説明しており、そして本説明と一緒に、方法およびシステムの原理について説明するのに役立つものである。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】例示のモジュール式の自然言語処理(NLP)エンジンワークフローである。
【図２】トークン化コンポーネント、文境界コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネント、概念抽出コンポーネントをインプリメントする例示のNLPワークフローである。
【図３】概念フィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図４】名詞句フィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図５】固有表現フィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図６】概念関係フィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図７】資格のある概念関係フィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図８】名詞句および概念のフィンガープリントを生成するための例示のNLPワークフローである。
【図９】ゲーム、マインドシューター(MindShooter)についてのスクリーンショット(screen shot)である。
【図１０】ゲーム、マインドシューターについての別のスクリーンショットである。
【図１１】ゲーム、マインドシューターについての別のスクリーンショットである。
【図１２】例示の横串検索(federated search)結果のスクリーンショットである。
【図１３】例示の動作環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本方法および本システムが開示され、そして説明される前に、本方法および本システムは、特定の総合的な(synthetic)方法、特定のコンポーネント、または特定の構成(composition)だけには限定されないことを理解すべきである。また、本明細書の中で使用される専門用語は、特定の実施形態を説明する目的のためだけであり、限定するようには意図されないことも理解すべきである。
【０００８】
本明細書と、添付の特許請求の範囲とにおいて使用されるように、単数形「1つの(a)」、「1つの(an)」および「その(the)」は、その文脈が、明らかにそうでない場合について述べていない限り、複数の指示対象を含んでいる。範囲は、本明細書の中では、「およそ(about)」1つの特定値から、かつ/または「およそ」別の特定値までのように表現されることが可能である。そのような範囲が、表現されるときに、別の実施形態は、その1つの特定値から、かつ/または他の特定値までを含んでいる。同様に、値が、先行する「およそ」の使用によって近似値として表現されるときには、特定の値が、別の実施形態を形成することが、理解されるであろう。範囲のおのおのについての端点は、他の端点に関連してと、他の端点とは独立にとの両方で重要であることが、さらに理解されるであろう。
【０００９】
「オプショナルな」または「オプショナルに」は、その後に説明されるイベントまたは状況が、起こってもよく、または起こらなくてもよいことと、その説明が、前記のイベントまたは状況が起こる場合と、それが起こらない場合とを含むこととを意味する。
【００１０】
その説明と、本明細書の特許請求の範囲との全体を通して、「備える(comprise)」という単語と、「備えている(comprising)」や「備える(comprises)」など、その単語の変形とは、「それだけには限定されないが含んでいる」を意味しており、そして例えば、他の付加物、コンポーネント、整数またはステップを排除するようには意図されない。「例示の(Exemplary)」は、「の一例(an example of)」を意味しており、そして好ましいまたは理想的な実施形態の表示を伝えるようには意図されない。「など(Such as)」は、限定的な意味では使用されず、例示の目的のためだけに使用される。
【００１１】
本開示の方法およびシステムを実行するために使用され得るコンポーネントが、開示される。これらおよび他のコンポーネントは、本明細書の中で開示されており、そしてこれらのコンポーネントの組合せ、サブセット、相互作用、グループなどが、おのおのの様々な個々の、そして一括した、これらの組合せおよび置換が、明示的に開示されなくてもよいままに、開示されるときに、おのおのは、すべての方法およびシステムについて、本明細書の中で特に企図され、そして説明されることが、理解される。このことは、それだけには限定されないが、開示された方法におけるステップを含めて、本出願のすべての態様に当てはまる。それ故に、実行されることが可能である様々な追加のステップが存在する場合に、これらの追加のステップのおのおのは、本開示の方法の実施形態のうちの特定の任意の実施形態、またはそれらの組合せを用いて実行することができることが理解される。
【００１２】
本発明の方法およびシステムは、好ましい実施形態、およびその中に含まれる例についての以下の詳細な説明と、それらの図面とそれらの上記および以下の説明とを参照することによりもっと容易に理解することができる。同時継続の米国特許出願第12/294,589号(米国付与前出願公開第2010-0049684号、2010年2月25日に公開)と、米国特許出願第12/491,825号(米国付与前出願公開第2010-0017431号、2010年1月21日に公開)との内容は、それらの全体が、参照により本明細書に組み込まれている。
【００１３】
一態様においては、有効な概念と、有効な概念のグループとが、人間の専門家によってコンパイルされる概念とすることができる。概念は、例えば、オブジェクト、クラス、プロパティ、および関係の表現である。提供される本方法および本システムは、より包括的な用語とより詳細な用語との間の関係を定義する関係(広い用語〜狭い用語)を区別することができる(例えば、「動物」〜「乳牛」、ここで動物は広い用語であり、乳牛は、狭い用語である)。
【００１４】
一態様においては、有効な概念は、1つまたは複数の単語の説明とすることができる。概念、それらの概念に関連した用語(好ましい用語、および同義語)は、主題のエキスパートによって定義され、それ故に、知識分野(例えば、医学、法律など)に関連しており、有効にされる。有効な概念、有効な概念のグループ、および知識プロファイルは、英数字表現を有し、または与えられることが可能であり、これにより、有効な概念、有効な概念のグループ、および知識プロファイルは、迅速に比較され、そしてクラスター化されることが可能になる。有効な概念についての英数字表現のこの選択は、言語の独立性を提供することができる。例えば、知識プロファイル(下記に説明される)は、英語テキストから生成することができ、そして英語知識プロファイルにおける有効な概念は、英数字表現によってフランス語のシソーラス(概念のコンパイル(compilation))の中で検索して、フランス語の知識プロファイルを生成することができる。別の例においては、英語知識プロファイルを使用して、英数字表現を使用したフランス語の知識プロファイルの集まりを検索することができる。一態様においては、フランス語の知識プロファイルは、英語で提示することができ、これにより、ユーザは、ユーザのオリジナルな言語で知識源を調べずに、知識プロファイルによって表される知識源の内容についての印象を得ることができるようになる。これは、言語に独立な知識発見を可能にする。
【００１５】
有効な概念のコンパイルは、シソーラスと称することができ、知識の分野または1つの知識を表す。シソーラスは、関連した低位レイヤまたは最下位レイヤの概念を有する最上位レイヤの概念を有することができる。例えば、医学においては、病気は、多数の異なる名前を有する可能性がある。しかしながら、特定の病気についての名前と、その病気についてのすべての異なる知られている名前とを選択することにより、正しいキーワードを使用することに失敗するために関連した情報を失うことについての問題は、回避される。1つの情報の中でそれらが一緒に起こるときの、そして特にそれらが、互いに近接して起こるときの、個々のあいまいな単語のグループは、非常に明確に定義された概念を表すことができる。
【００１６】
シソーラスは、人間の専門家によって定義されることが可能であり、そしてシステムへとロードされることが可能である。シソーラスは、様々なやり方で定義することができ、そして以下の情報:レベル番号(最上位レベルは、0であり、より詳細なレベルは、1であるなど)と、好ましい用語(この用語は、ユーザと情報をやりとりするために使用されるべきである)と、同義語(同義語が知られている場合、それらは追加され得る)と、概念番号とを備えることができ、この概念番号は、その概念に割り当てられる固有の番号である。
【００１７】
シソーラスの中の用語は、「デフォルト用語」として定義されることが可能であり、そこで、概念は、正規化されることになり、そして用語の中の単語のシーケンスは、変化することができる。さらなる一態様においては、シソーラスの中の用語は、「非正規化用語」として定義されてもよい。そのような「非正規化」用語は、正規化されないことになる。これは、例えば、名前が、用語の一部分であるときに、有用である。さらに別の態様においては、シソーラスの中の用語は、「正確なマッチ用語」として定義されることが可能である。この態様においては、正確なマッチ用語の中の単語は、シソーラスの中で定義されるのとまさしく同じシーケンスで見出される必要がある。これは、例えば、遺伝子または化学構造と同様なシンボルが、シソーラスの中で定義されるときに有用である。
【００１８】
一態様においては、シソーラスは、構造化データファイル(structured datafile)の形で表されてもよい。本明細書の中で使用されるように、シソーラスはまた、メタシソーラス(meta-thesaurus)を意味する。シソーラスにおいては、概念は、それらの下にランク付けされるより詳細な概念を有する、カバーする、または包括的な概念の階層的システムに応じて分類される。これは、より詳細な種の概念(species concepts)へと分岐する、より高いカバーする属の概念(genus concepts)のツリーのような構造をもたらす。
【００１９】
一態様においては、構造化データファイルは、1つまたは複数の知識分野におけるシソーラスを表すことができる。迅速な処理を可能にするために、そして有効な概念の認識を改善するために、構造化データファイルの中の単語は、正規化された単語とすることができる。この態様においては、生成された知識プロファイルの内部の情報は、正規化された単語のリストへと変換することができ、その後に、正規化された単語は、構造化データファイルの中で調べられる。
【００２０】
一態様においては、テキストを解析する自然言語処理(NLP)ワークフローエンジンが、提供される。そのエンジンは、1つまたは複数の独立したNLPコンポーネント(例えば、トークン化、品詞タグ付け、固有表現認識)を意味のある処理ワークフローへと組み合わせることができる。例えば、概念抽出は、そのエンジンの1つのワークフローインスタンスとすることができ、そして名詞句生成または表現認識(Entity Recognition)は、エンジンの他のインスタンスとすることができる。図1は、例示のエンジンワークフローを示すものである。コンポーネントC1〜C5は、おのおのNLP処理における特定のタスクを表す。図2は、トークン化コンポーネント、文境界コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネント、概念抽出コンポーネントをインプリメントするワークフローを示すものである。解析されることが可能であるテキストデータベースの例は、それだけには限定されないが、Pubmed (生物医学出版)、科学的プロジェクトについての情報のコンピュータ検索(「CRISP」-研究助成金)、特許データベース、訴訟事件および法律のデータベース、関連ニュースや科学などの任意の発行データベースなどを含む。
【００２１】
エンジンの柔軟性は、知識フィンガープリントの生成を可能にする。知識フィンガープリントは、特定のドキュメントにおける同じテキストの多数の異なるビュー(views)を表現することができる。例えば、ビューは、概念抽出、名詞句フィンガープリント、固有表現フィンガープリント、概念関係フィンガープリント(「C1は、C2を送信する」)、定量化された名詞句フィンガープリントなどのうちの1つまたは複数を含むことができる。
【００２２】
処理コンポーネントが、エンジンのワークフロー管理に基づいて使用されることが可能である。例えば、シソーラスコンポーネントは、使用されることが可能である。
【００２３】
トークン化コンポーネントが、使用されることが可能である。トークン化は、基本的なNLPプロセスである。トークン化コンポーネントは、言語の最もアトミックな部分:単語、句読点、アポストロフィ、丸括弧などへとテキストをカットすることができる。それは、形態学解析、構文解析、または意味解析のような他の高レベル解析のための準備において使用することができるコンポーネントである。
【００２４】
文境界検出コンポーネントが、使用されることが可能である。一態様においては、句読点を識別することができるトークン化コンポーネントを適用した後に、文境界検出コンポーネントを適用して、言語の次のレベルの意味のある部分、文を検出することができる。文境界検出コンポーネントにおける低精度は、他の高レベル解析に悪影響を与えてしまう可能性がある。例えば、以下の文:「The  company  could  increase  its  turnover  by  36.12%  between  1.7.2008  and  31.12.2008,  resulting  in  total  revenue  of  8.2  Million  $.  (会社は、2008年7月1日から2008年12月31日の間に36.12%だけ売上高を増大させることができて、820万ドルの総収入をもたらした)」におけるピリオドの位置でテキストを分割することは、悪影響を及ぼしてしまう可能性がある。8.2 Million (820万ドル)の代わりにちょうど2 Million $ (200万ドル)であり、36.12%の代わりに12%であるとすれば、それは、全く異なったものになる可能性がある。
【００２５】
略語展開コンポーネントが、使用されることが可能である。生命科学の世界においては特に、多数の他の領域においてもそうであるが、略語は、非常に一般的な現象である。Pubmedは、1年当たりに、約100,000個の略語および頭字語(複数の単語の最初の文字から成る)だけ成長している。このコンポーネントは、テキストの中の短形式および長形式の組合せを自動的に検出することができ、そして略語の絶えず成長する辞書を使用することもできる。
【００２６】
正規化コンポーネントが、使用されることが可能である。正規化は、主としてそれらの正規化形式に対するそれに起因する単語(women/woman, children/child, walking/walk(婦人たち/婦人、子供たち/子供、ウォーキング/歩く))のような形態学的タスクをカバーする。品詞タグ付け。
【００２７】
品詞(POS)タグ付けコンポーネントが、使用されることが可能である。単語のPOSは、テキストにおいてその構文機能を表す。POSタグ付けコンポーネントは、名詞、動詞、形容詞など、各単語の異なる「役割」を識別することができる。一態様においては、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)のインプリメンテーションが、使用されることが可能である。この態様は、単語の役割を判断するためのパターンを「学習する」トレーニングセットを使用することができる。
【００２８】
名詞句抽出コンポーネントが、使用されることが可能である。このコンポーネントは、POSタグ付けの結果を使用することができ、そして単一の単語または単語のグループを意味のある句として識別することができる。サンプルパターンは、「形容詞/名詞/名詞」、例えば「Extraordinary Court Decision (特別法廷判決)」とすることができる。名詞句は適切なシソーラスを欠く領域において役割を果たすことができる。統計解析と組み合わせて中身の詰まったドキュメント本体にこれらの抽出を適用することにより、半自動式のシソーラス生成またはシソーラス展開が、容易にされることになる。
【００２９】
概念抽出コンポーネントが、使用されることが可能である。一態様においては、このコンポーネントは、シソーラスコンポーネントの主要なタスクを表すことができる。基礎となるシソーラスまたは制御されたボキャブラリー(vocabulary)に基づいて、概念抽出コンポーネントは、与えられたテキストからシソーラスの概念またはボキャブラリー入力を抽出することができる。
【００３０】
固有表現認識コンポーネントが、使用されることが可能である。このコンポーネントは、人々および組織の名前、都市、国、ドル金額、ケース番号、日付、電話番号、電子メールアドレスなどのような標準的な名前を付けられた表現を抽出することができる。タンパク質名または遺伝子名のようなより高度な学問分野のものもまた抽出することができる。
【００３１】
関係抽出コンポーネントが、使用されることが可能である。固有表現認識コンポーネントと、概念抽出コンポーネントとによって提供される情報に基づいて、関係抽出コンポーネントは、2つ以上の表現(entities)または概念の間の関係を扱うことができる。同じテキストの中に現れる2つの概念/表現の間のゆるい関係を示す「純粋な」共起性(co-occurrence)とは逆に、関係抽出コンポーネントは、「A is a variant of B (Aは、Bの変形である)」または「A causes B (Aは、Bを引き起こす)」のような資格のある関係を検出することができる。関係抽出コンポーネントは、仮説の抽出または生成のために使用されることが可能である。
【００３２】
限量詞(quantifier)検出コンポーネントが、使用されることが可能である。多くの場合には、意味は、明示的には表現されない。「Hepatitis X is not a disease of the liver (肝炎Xは、肝臓の病気ではない)」のような否定表現は、定量化の1つの例にすぎない。著者は、複合された表現、「in many cases the drug B has a positive effect on disease A (多くの場合に、ドラッグBは、病気Aに対してプラス効果を有する)」の中で、彼等の意見を定量化することができる。限量詞検出コンポーネントは、意味を抽出するためにこの定量化情報を検出し、そして使用することができる。
【００３３】
照応解決コンポーネント(anaphora resolution component)が、使用されることが可能である。定量化と同様に、明示的な名詞は使用されず、ただし「Penicillin is a drug. It helps people with headaches (ペニシリンは、ドラッグである。それは、頭痛をもつ人々を助ける)」のように言及される。単語「it (それ)」は、「Penicillin (ペニシリン)」を表すが、「Penicillin (ペニシリン)」と「headaches (頭痛)」との間の関係は、照応解決コンポーネントによって検出することができる。
【００３４】
一態様においては、1つまたは複数の異なる知識フィンガープリントが、選択されたワークフローに基づいて生成されることが可能である。図3〜図7は、テキストから導き出される、異なるタイプの知識フィンガープリントを生成する様々なワークフローを示すものである。図3は、トークン化コンポーネント、文境界コンポーネント、略語展開コンポーネント、正規化コンポーネントを通してテキストを処理し、概念フィンガープリントを結果としてもたらすことを示している。図4は、トークン化コンポーネントと、正規化コンポーネントと、略語展開コンポーネントと、品詞コンポーネントと、名詞句抽出コンポーネントとを通してテキストを処理し、名詞句フィンガープリントを結果としてもたらすことを示している。図5は、トークン化コンポーネントと、品詞コンポーネントと、略語展開コンポーネントと、名詞句抽出コンポーネントと、固有表現認識コンポーネントとを通してテキストを処理し、固有表現フィンガープリントを結果としてもたらすことを示している。図6は、トークン化コンポーネントと、品詞コンポーネントと、略語展開コンポーネントと、名詞句抽出コンポーネントと、概念抽出コンポーネントと、関係抽出コンポーネントとを通してテキストを処理し、固有表現フィンガープリントを結果としてもたらすことを示している。図7は、トークン化コンポーネントと、品詞コンポーネントと、限量詞検出コンポーネントと、名詞句抽出コンポーネントと、概念抽出コンポーネントと、関係抽出コンポーネントとを通してテキストを処理し、定量化概念関係(quantified-concept relation) (QCR)フィンガープリントを結果としてもたらすことを示している。
【００３５】
1つまたは複数のツールが、本明細書において提供されるワークフローと共に使用されることが可能である。例えば、大きなテキスト本体およびドキュメントリポジトリについてのバルク処理と、集合データについての統計解析との分野においてである。
【００３６】
概念候補ジェネレータツール(concept candidate generator tool)が、使用されることが可能である。一態様においては、このツールは、名詞句抽出(Noun Phrase Extraction)ワークフローを利用することができる。ツールは、特定の領域(例えば、物理(Physics)、モデリング(Modeling)、破産(Bankruptcy))のテキスト本体から名詞句のリストを抽出し、そして統計解析のための適切なフォーマットでそのリストを記憶することができる。統計解析の結果は、「第1世代の」制御されたボキャブラリーとして、あるいは領域のシソーラスについての開始点として使用されることが可能である領域特有の名詞句の適切なリストとすることができる。概念候補ジェネレータは、既存の概念に対してそれらの候補を比較することにより、そして名詞句の抽出中の並列概念抽出により、既存のシソーラスを拡張する候補リストを生成するために使用することができる。開示される方法およびシステムの柔軟性を用いて、この並列概念抽出は、図8に示されるように、概念抽出コンポーネントを名詞句ワークフローに追加することにより、達成することができる。
【００３７】
概念関係ジェネレータツールが、使用されることが可能である。このツールは、より大きな領域特有のテキスト本体に基づいて概念の間の関係を解析することができる。人々は、彼等の出版、訴訟事例、本などにおける関係を表現し、その結果、理論的に、情報のかなり大きな本体は、領域オントロジーのすべての情報を含むようになる。この情報を活用することは、概念関係ジェネレータの主要な機能である。統計解析が、それらの結果に適用されてもよい。
【００３８】
一態様においては、本明細書において説明されるワークフローから導き出されるデータの様々なアプリケーションが、提供される。一態様においては、本明細書において「マインドシューター」と称される連想ゲームが、提供される。マインドシューターは、物事を関連づける遊ぶこと、創造性、および彼等の継続した意欲(drive)に対する研究者等の親しみを扱うことができる。ゲームは、それが「bone neoplasm(骨腫瘍)」のような研究者自身の専門性であろうと、あるいはそれがコンファレンスにおける教授または話し手のような別のエキスパートの心であろうと、高度の知的要求を有しており、そして研究者が生きている科学的世界に焦点を当てられることが可能である。
【００３９】
上記に説明されるように、Pubmedフィンガープリントセットは、すべてのPubmedレコードについての要約の各タイトルごとに、そして各文ごとに生成されることが可能である。文の中で、あるいはタイトルの中でさえも、一緒に述べられる概念は、高度の関係を有するものと見なされることが可能であり、そして人がその論文の中で行っている連想と見られることが可能である。このデータを使用して概念の多数の対、例えば、disease(病気)-drug(ドラッグ)、drug(ドラッグ)-drug(ドラッグ)、および/またはdisease(病気)-disease(病気)を生成することができる。
【００４０】
プレイヤーは、最初に、ある概念、例えば、「bone neoplasm(骨腫瘍)」を選択することにより、あるいはあるエキスパート、例えば、Prof. Karl-Heinz Kuck (カール-ハインツ  クック教授)を選択することにより、科学的分野を定義するように頼まれることが可能である。さらに、プレイヤーは、「easy (易しい)」から「hard (難しい)」へと困難さのレベルを選択することができる。システムは、概念対のリストを生成することができる。さらに、システムは、以前Pubmedに関連づけられたことはないが、ユーザの選択に関連した対の第2のリストを生成することができる。ユーザは、少なくとも1つの出版に見出されることを意味するどの連想が「確立された」かと、そのシステムはどの1つを作り上げたかとを識別するように依頼されることが可能である。図9は、例示のスクリーンショットを示すものである。
【００４１】
図10は、ユーザが、どの時点に連想が行われるかを予測するように依頼される変形を示すものである。図11は、学生が、彼等の教授の知識に基づいた質問を尋ねられているスクリーンショットを示すものである。正しい回答を識別した後に、ユーザは、その連想についての背景情報を提供されることが可能である。例えば、引用情報、関連したエキスパートなどである。一態様においては、ゲームは、モバイルデバイス上で使用されることが可能である。
【００４２】
概念情報、関係、接続、および多数の他のデータの可視化は、ユーザ経験において役割を果たす。生物医学エキスパート(BiomedExperts’)、ネットワークビューア(Network Viewer)、およびジオビューア(Geo Viewer)を有する経験は、どれだけの注意がマーケットにおいて生成され得るかを示している。可視化の例は、それだけには限定されないが、トレンド可視化と、社会ネットワークと、シソーラスおよびオントロジーの可視化と、世界地図と、国内地図と、市内地図と、ネットワーククラスタリングとを含む。
【００４３】
別の態様においては、本方法および本システムは、横串検索をインプリメントすることができる。ユーザは、検索問い合わせを入力することができ、そして横串検索エンジンは、バックグラウンドにおいて、一連の他の検索のエンジンまたはデータベースにアクセスし、そして要約または第1のパラグラフを含む定義された数の最上位結果を戻すことができる。概念抽出器は、配信されたテキストを使用してシソーラスの概念を抽出することができる。次いで、検索の結果ページは、識別された概念を用いて強化されることが可能であり、そしてシソーラス構造に組織化されることが可能である。例示のスクリーンショットが、図12に示される。
【００４４】
別の態様においては、本方法および本システムは、評論家ファインダーアプリケーション(reviewer finder application)をインプリメントすることができる。エキスパートデータおよびジオ解析データ(geo analyses data)の大きなネットワークを利用して、評論家ファインダーは、概念フィンガープリントに基づいた類似検索を使用してエキスパートの識別を可能にする。例えば、本方法および本システムは、認可提案についての概念フィンガープリントを生成し、そしてその概念フィンガープリントを使用した検索を行って、類似した専門的知識を有する評論家を見出すことができる。興味のある異なる種類のコンフリクトを識別することもまた可能である。可能性のある評論家が応募者の直接または間接の共著者である場合、あるいは彼等が、同じロケーションにおいてアクティブである場合に、コンフリクトは、検出されることが可能である。このモデルはまた、出版査読プロセス(publication peer review process)にも適用可能である。
【００４５】
別の態様においては、本方法および本システムは、オピニオンリーダーファインダーアプリケーション(opinion leader finder application)をインプリメントすることができる。オピニオンリーダーファインダーアプリケーションは、ある種の概念フィンガープリントに基づいて特定の分野における主要研究者を識別することができる。その機能は、「早期リーダー」または「早期発明者」を識別するように、時系列解析によって拡張されることが可能である。
【００４６】
図13は、開示された方法を実行するための例示の動作環境を示すブロック図である。この例示の動作環境は、動作環境の一例であるにすぎず、動作環境アーキテクチャの使用または機能の範囲についてのどのような限定も示唆するように意図されてはいない。動作環境はどれも、例示の動作環境において示されるコンポーネントのうちの任意の1つまたは組合せに関するどのような依存性または要件を有するものとも解釈されるべきではない。
【００４７】
本方法および本システムは、非常に多くの他の汎用または専用のコンピューティングシステムの環境またはコンフィギュレーションを用いて動作可能とすることができる。本システムおよび本方法と共に使用するために適したものとすることができるよく知られているコンピューティングのシステム、環境、および/またはコンフィギュレーションは、それだけには限定されないが、パーソナルコンピュータと、サーバコンピュータと、ラップトップデバイスと、マルチプロセッサシステムとを備える。追加の例は、セットトップボックス、プログラマブルな家庭用電化製品、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのうちの任意のものを備える分散コンピューティング環境などを備える。
【００４８】
開示された方法およびシステムの処理は、ソフトウェアコンポーネントによって実行されることが可能である。開示されたシステムおよび方法は、1つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令との一般的な関連で説明することができる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、または特定の抽象データ型をインプリメントするコンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを備える。開示された方法は、タスクが、通信ネットワークを通してリンクされるリモート処理デバイスによって実行されるグリッドベースコンピューティング環境および分散コンピューティング環境において実行されることも可能である。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールは、メモリストレージデバイスを含むローカルコンピュータストレージ媒体と、リモートコンピュータストレージ媒体との両方の中に位置することができる。
【００４９】
さらに、当業者は、本明細書において開示されるシステムおよび方法が、コンピュータ1301の形態の汎用コンピューティングデバイスを経由してインプリメントされ得ることを理解するであろう。コンピュータ1301のコンポーネントは、それだけには限定されないが、1つまたは複数のプロセッサまたは処理装置1303と、システムメモリ112と、プロセッサ1303を含めて様々なシステムコンポーネントをシステムメモリ112に結合するシステムバス113とを備えることができる。マルチ処理装置1303の場合には、システムは、並列コンピューティングを利用することができる。
【００５０】
システムバス113は、様々なバスアーキテクチャのうちの任意のものを使用したメモリバスまたはメモリコントローラと、周辺バスと、アクセラレイティッドグラフィックスポートと、プロセッサまたはローカルバスとを含めて、いくつかの可能なタイプのバス構造のうちの1つまたは複数を表している。例として、そのようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ(Industry Standard Architecture) (ISA)バスと、マイクロチャネルアーキテクチャ(Micro Channel Architecture) (MCA)バスと、拡張ISA (Enhanced ISA) (EISA)バスと、ビデオエレクトロニクス規格協会(Video Electronics Standard Association) (VESA)ローカルバスと、アクセラレイティッドグラフィックスポート(Accelerated Graphics Port) (AGP)バスと、周辺コンポーネント相互接続(Peripheral Component Interconnects) (PCI)と、PCI-高速(PCI-Express)バスと、パーソナルコンピュータメモリカード業界団体(Personal Computer Memory Card Industry Association) (PCMCIA)と、ユニバーサルシリアルバス(Universal Serial Bus) (USB)などとを備えることができる。バス113と、この説明において指定されるすべてのバスとはまた、プロセッサ1303、マスストレージデバイス1304、オペレーティングシステム1305、ワークフローソフトウェア1306、ワークフローデータ1307、ネットワークアダプタ1308、システムメモリ112、入出力インターフェース110、ディスプレイアダプタ1309、ディスプレイデバイス111を含めて、有線または無線のネットワーク接続と、サブシステムのうちのおのおのとの上にインプリメントされることも可能であり、そしてヒューマンマシンインターフェース1302は、この形態のバスを通して接続される、物理的に別々のロケーションにおける1つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス114a、b、c内に含まれることが可能であり、事実上、完全分散システムをインプリメントしている。
【００５１】
コンピュータ1301は、一般的に、様々なコンピュータ読取り可能媒体を備える。例示の読取り可能媒体は、コンピュータ1301によってアクセス可能であり、そして例えば、限定することを意味しないで、揮発性媒体と不揮発性媒体との両方、着脱可能媒体と着脱不可能媒体との両方を備える使用可能な任意の媒体とすることができる。システムメモリ112は、ランダムアクセスメモリ(RAM)などの揮発性メモリ、および/またはリードオンリーメモリ(ROM)などの不揮発性メモリの形態のコンピュータ読取り可能媒体を備える。システムメモリ112は、一般的に、直接にアクセス可能であり、かつ/または処理装置1303によって現在動作させられているワークフローデータ1307などのデータ、および/またはオペレーティングシステム1305やワークフローソフトウェア1306などのプログラムモジュールを備える。
【００５２】
別の態様においては、コンピュータ1301はまた、他の着脱可能/着脱不可能な、揮発性/不揮発性のコンピュータストレージ媒体を備えることもできる。例として、図13は、コンピュータ1301のためのコンピュータコード、コンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータについての不揮発性ストレージを提供することができるマスストレージデバイス1304を示すものである。例えば、そして限定することを意味しないが、マスストレージデバイス1304は、ハードディスク、着脱可能な磁気ディスク、着脱可能な光ディスク、磁気カセットまたは他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリカード、CD-ROM、デジタル多用途ディスク(DVD)または他の光ストレージ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリーメモリ(ROM)、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ(EEPROM)などとすることができる。
【００５３】
オプショナルに、任意の数のプログラムモジュールは、例として、オペレーティングシステム1305およびワークフローソフトウェア1306を含めて、マスストレージデバイス1304上に記憶されることが可能である。オペレーティングシステム1305とワークフローソフトウェア1306とのおのおの(またはそれらの何らかの組合せ)は、プログラミングおよびワークフローのソフトウェア1306の要素を備えることができる。プロセッサ1303によって実行されるワークフローソフトウェア1306は、ワークフローエンジンを備えることができる。ワークフローデータ1307は、マスストレージデバイス1304上に記憶されることも可能である。ワークフローデータ1307は、当技術分野において知られている1つまたは複数のデータベースのうちのどれかに記憶されることが可能である。そのようなデータベースの例は、DB2 (登録商標)、マイクロソフト(Microsoft) (登録商標)アクセス(Access)、マイクロソフト(Microsoft) (登録商標) SQLサーバ、オラクル(Oracle) (登録商標)、mySQL、PostgreSQLなどを備える。データベースは、マルチシステムを通して中央集中されていても、あるいは分散されていてもよい。
【００５４】
別の態様においては、ユーザは、入力デバイス(図示されず)を経由してコマンドおよび情報をコンピュータ1301へと入力することができる。そのような入力デバイスの例は、それだけには限定されないが、キーボードと、ポインティングデバイス(例えば、「マウス」)と、マイクロフォンと、ジョイスティックと、スキャナと、グローブなどの触覚入力デバイスと、他のボディカバーリング(body coverings)などとを備える。これらおよび他の入力デバイスは、システムバス113に結合されたヒューマンマシンインターフェース1302を経由して処理装置1303に接続されることも可能であるが、パラレルポート、ゲームポート、IEEE 1394ポート(ファイヤーワイヤポート(Firewire port)としても知られている)、シリアルポート、ユニバーサルシリアルバス(USB)など、他のインターフェースおよびバスの構造によって接続されることも可能である。
【００５５】
さらに別の態様においては、ディスプレイデバイス111は、ディスプレイアダプタ1309などのインターフェースを経由してシステムバス113に接続されることも可能である。コンピュータ1301は、複数のディスプレイアダプタ1309を有することができ、そしてコンピュータ1301は、複数のディスプレイデバイス111を有することができることが、企図される。例えば、ディスプレイデバイスは、モニタ、LCD (液晶ディスプレイ)、またはプロジェクタとすることもできる。ディスプレイデバイス111に加えて、他の出力周辺デバイスは、入出力インターフェース110を経由してコンピュータ1301に接続され得る、スピーカ(図示されず)やプリンタ(図示されず)などのコンポーネントを備えることができる。本方法の任意のステップおよび/または結果は、任意の形式で出力デバイスへと出力されることが可能である。そのような出力は、それだけには限定されないが、テキスト、グラフィックス、アニメーション、オーディオ、触覚などを含めて、任意の形式の視覚表現とすることができる。
【００５６】
コンピュータ1301は、1つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス114a、b、cに対する論理接続を使用してネットワーク化された環境の中で動作することができる。例として、リモートコンピューティングデバイスは、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークコンピュータ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどとすることができる。コンピュータ1301と、リモートコンピューティングデバイス114a、b、cとの間の論理接続は、ローカルエリアネットワーク(local area network) (LAN)および一般的な広域ネットワーク(wide area network) (WAN)を経由して行うことができる。そのようなネットワーク接続は、ネットワークアダプタ1308を通してのものとすることができる。ネットワークアダプタ1308は、有線環境と無線環境との両方でインプリメントすることができる。そのようなネットワーキング環境は、従来続けられているものであり、オフィス、企業規模コンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネット115において一般的なものである。
【００５７】
例証の目的のために、アプリケーションプログラムと、オペレーティングシステム1305などの他の実行可能なプログラムコンポーネントは、本明細書において個別ブロックとして示されているが、そのようなプログラムおよびコンポーネントは、様々な時刻にコンピューティングデバイス1301の異なるストレージコンポーネントの中に存在し、そしてコンピュータのデータプロセッサによって実行されることが認識される。ワークフローソフトウェア1306のインプリメンテーションは、コンピュータ読取り可能媒体の上に記憶し、あるいはコンピュータ読取り可能媒体の何らかの形態を通して送信することができる。開示された方法のうちの任意のものは、コンピュータ読取り可能媒体上で実施されるコンピュータ読取り可能命令によって実行されることが可能である。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る使用可能な任意の媒体とすることができる。例として、限定することを意味してはいないが、コンピュータ読取り可能媒体は、「コンピュータストレージ媒体」と、「通信媒体」とを備えることができる。「コンピュータストレージ媒体」は、コンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、他のデータなどの情報のストレージのための任意の方法または技術の形でインプリメントされる揮発性および不揮発性の、着脱可能および着脱不可能な媒体を備える。例示のコンピュータストレージ媒体は、それだけには限定されないが、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスク(DVD)または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは望ましい情報を記憶するために使用することができ、コンピュータによってアクセスすることができる他の任意の媒体を備える。
【００５８】
本方法および本システムは、機械学習や双方向的学習などの人工知能技法(Artificial Intelligence techniques)を使用することができる。そのような技術の例は、それだけには限定されないが、エキスパートシステムと、事例に基づく推論と、ベイジアンネットワーク(Bayesian networks)と、行動ベースのAIと、ニューラルネットワークと、ファジーシステムと、進化的計算法(例えば、遺伝的アルゴリズム)と、集団インテリジェンス(swarm intelligence) (例えば、アントアルゴリズム(ant algorithms))と、ハイブリッドインテリジェントシステム(例えば、統計学習からのニューラルネットワークまたは生成規則を通して生成されるエキスパート推論規則)とを含む。
【００５９】
本方法および本システムは、好ましい実施形態および特定の例に関連して説明されてきているが、本明細書における実施形態は、すべての点で限定的ではなくて例示的であるように意図されているので、範囲は、説明される特定の実施形態だけに限定されることは、意図されていない。
【００６０】
その他の方法で明示的に説明されていない限り、本明細書において説明されるどのような方法も、その複数のステップが、特定の順序で実行されることを必要とするように解釈されることを決して意図してはいない。それに応じて、方法請求項が、そのステップによって続けられるべき順序を実際に列挙しておらず、あるいはそれらのステップが、特定の順序だけに限定されるべきであることが、特許請求の範囲または説明の中で、それ以外の方法で特に述べられていない場合には、いかなる点でも順序が、暗示されることを決して意図してはいない。これは、ステップまたは動作フローの配列に関する論理の問題、文法的な構成または句読法から導き出される単純な意味、明細書において説明される実施形態の数またはタイプを含めて、解釈についての可能性のあるどのような非明示的基礎をも保持する。
【００６１】
本出願全体を通して、様々な公開公報が、参照されている。それらの全体におけるこれらの公開公報の開示は、本方法および本システムが属する最先端技術(the state of the art)をより完全に説明するために参照によって本出願へと組み込まれている。
【００６２】
様々な修正および変形が、範囲または精神を逸脱することなく行われ得ることは、当業者にとって明らかであろう。他の実施形態は、本明細書において開示される明細書および実践についての考察から当業者にとって明らかであろう。本明細書および例は、単なる例示としてのみ考慮され、真の範囲および精神は、添付の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【符号の説明】
【００６３】
101  コンピュータ
102  ヒューマンマシンインターフェース
103  プロセッサ
104  マスストレージデバイス
105  オペレーティングシステム
106  ワークフローソフトウェア
107  ワークフローデータ
108  ネットワークアダプタ
109  ディスプレイアダプタ
110  入出力インターフェース
111  ディスプレイデバイス
112  システムメモリ
113  システムバス
114a  リモートコンピューティングデバイス
114b  リモートコンピューティングデバイス
114c  リモートコンピューティングデバイス
115  インターネット
1301  コンピュータ
1302  ヒューマンマシンインターフェース
1303  プロセッサ
1304  マスストレージデバイス
1305  オペレーティングシステム
1306  ワークフローソフトウェア
1307  ワークフローデータ
1308  ネットワークアダプタ
1309  ディスプレイアダプタ
C1〜C5  コンポーネント
【図１】
0005687269.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
0005687269.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
0005687269.tif 000012
【図１２】
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【図１３】
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